Java线性回归基础代码怎么写

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# Use linear model to model this data.
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
lr=LinearRegression()
lr.fit(pga.distance[:,np.newaxis],pga['accuracy']) # Another way is using pga[['distance']]
theta0=lr.intercept_
theta1=lr.coef_
print(theta0)
print(theta1)
#calculating cost-function for each theta1
#计算平均累积误差
def cost(x,y,theta0,theta1):
 J=0
 for i in range(len(x)):
 mse=(x[i]*theta1+theta0-y[i])**2
 J+=mse
 return J/(2*len(x))
theta0=100
theta1s = np.linspace(-3,2,197)
costs=[]
for theta1 in theta1s:
 costs.append(cost(pga['distance'],pga['accuracy'],theta0,theta1))
plt.plot(theta1s,costs)
plt.show()
print(pga.distance)
#调整theta
def partial_cost_theta0(x,y,theta0,theta1):
 #我们的模型是线性拟合函数时：y=theta1*x + theta0，而不是sigmoid函数，当非线性时我们可以用sigmoid
 #直接多整个x series操作，省的一个一个计算，最终求sum 再平均
 h=theta1*x+theta0 
 diff=(h-y)
 partial=diff.sum()/len(diff)
 return partial
partial0=partial_cost_theta0(pga.distance,pga.accuracy,1,1)
def partial_cost_theta1(x,y,theta0,theta1):
 #我们的模型是线性拟合函数：y=theta1*x + theta0，而不是sigmoid函数，当非线性时我们可以用sigmoid
 h=theta1*x+theta0
 diff=(h-y)*x
 partial=diff.sum()/len(diff)
 return partial
partial1=partial_cost_theta1(pga.distance,pga.accuracy,0,5)
print(partial0)
print(partial1)
def gradient_descent(x,y,alpha=0.1,theta0=0,theta1=0): #设置默认参数
 #计算成本
 #调整权值
 #计算错误代价，判断是否收敛或者达到最大迭代次数
 most_iterations=1000
 convergence_thres=0.000001 
 
 c=cost(x,y,theta0,theta1)
 costs=[c]
 cost_pre=c+convergence_thres+1.0
 
 counter=0
 while( (np.abs(c-cost_pre)>convergence_thres) & (counterhttp://6mz.cn/article/pceegc.html